【摘 要】
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涉众型金融风险是金融风险中社会危害较大的风险之一，如何对涉众型金融风险进行有效识别、切实维护金融安全，是金融风险防范领域的核心。在涉众型金融风险防范领域，对主体多源异构数据的信息提取及数据模型的结合至关重要。文章通过对过往相关案例进行研究，结合企业涉众型金融风险识别业务积累，构建涉众型金融风险指标体系，采用Borderline-SMOTE对训练集不平衡样本进行处理，并使用XGBoost算法进行建模
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涉众型金融风险是金融风险中社会危害较大的风险之一，如何对涉众型金融风险进行有效识别、切实维护金融安全，是金融风险防范领域的核心。在涉众型金融风险防范领域，对主体多源异构数据的信息提取及数据模型的结合至关重要。文章通过对过往相关案例进行研究，结合企业涉众型金融风险识别业务积累，构建涉众型金融风险指标体系，采用Borderline-SMOTE对训练集不平衡样本进行处理，并使用XGBoost算法进行建模。结果表明，该指标体系能有效提取主体涉众型金融风险信息。同时，经过Borderline-SMOTE处理后的训练集能有效提高模型对涉众型金融风险企业的识别能力。
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